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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "# 作业\n",
    "#### 1. 视觉系统都有哪些构成要素？以机械臂视觉控制系统为例，说明视觉系统的构成要素\n",
    "视觉系统的构成要素包含以下几种：  \n",
    "    - 照明设备\n",
    "    - 成像设备\n",
    "    - 处理设备\n",
    "    - 算法软件\n",
    "对机械臂视觉控制系统来说：\n",
    "    - 照明设备：室内光源或专用光源\n",
    "    - 成像设备：放在机械臂前端的相机\n",
    "    - 处理设备：主机，台式计算机或嵌入式处理器\n",
    "    - 算法软件：编写好的视觉识别算法及程序\n",
    "\n",
    "#### 2. 尝试从模仿人类视觉处理流程的角度，阐述本对课程内容组织的理解。进一步在网上搜索，找到自己认为学习过程中最值得参考的1-2本书(不要太厚) \n",
    "\n",
    "    人类视觉处理主要分为三步：首先感知图像中的粗略形状，如端点、线段；其次形成2.5维感知，对物体形状进行感知；最后形成对物体三维的感知。因此，要学好计算机视觉，应该做好以下几点：\n",
    "    1. 首先，理解视觉成像的原理。从照明、色彩的构成开始，理解计算机读取转化图片的步骤\n",
    "    2. 学习如何用计算机感知图片的形状，如灰度、直线检测等\n",
    "    3. 感知图片的关键点、特征\n",
    "    4. 通过特征进行建模\n",
    "    5. 最后形成立体视觉\n",
    "    参考书\n",
    "    《计算机视觉》David A.Forsy (https://book.douban.com/subject/1246238/)\n",
    "    《机器视觉算法与应用》杨少荣（https://book.douban.com/subject/3301233/）\n",
    "    \n",
    "#### 3. 什么是光通量和辐照度？说明几个常见光源的光通量，以及几个常见照明环境的辐照度。 \n",
    "\n",
    "- 光通量：指人眼所能感觉到的辐射功率，等于单位时间内某一波段的辐射能量和该波段的相对视见率的乘积\n",
    "    - 太阳：$$3.566*10^28 lm$$\n",
    "    - 烛光：12.56 lm\n",
    "    - 白炽灯：12-24 lm/W\n",
    "    - LED灯：110 lm/W\n",
    "- 辐照度：指投射到一平面上的辐射通量密度。指到达一表平面上，单位时间、单位面积上的辐射能\n",
    "    - 适合阅读：300-750\n",
    "    - 晴天室内：100-1000\n",
    "    - 晴天阳光直射：100000\n",
    "\n",
    "#### 4. 结合颜色空间示意图，简述HSI颜色空间中各通道的物理意义，并结合图像实例说明。 \n",
    "\n",
    "![image1.png](./week1-HSI.png)\n",
    "如上图所示，HSI颜色空间中，H指Hue色彩，即由红到蓝再到紫的圆环中的色彩位置；S指Saturation饱和度，即色彩是否饱和，越到圆锥体的中心位置颜色越不饱和；I指亮度，圆锥体越尖的地方亮度越低\n",
    "![image2.png](./week1-flowers.png)\n",
    "如上图所示，左上小图是原图，图上有一束花。  \n",
    "图e指色相，即色彩是红色、蓝色或黄色；图f指亮度，亮度越高的地方越亮，即把彩色图片换为黑白图片的直观感受；图g是饱和度，如图片左侧的黄色花朵饱和度较高，在图g中显示为较深的颜色\n",
    "\n",
    "#### 5. 说明彩色图像传感器及γ校正的基本原理。\n",
    "彩色图像传感器有三层：\n",
    "1. 第一层为普通图像传感器，感知灰度信息\n",
    "2. 第二层为布满红绿蓝三色的透光薄膜，感知三种通道颜色的强弱\n",
    "3. 第三层为微透镜  \n",
    "彩色图像传感器中，通过插值计算的方法计算出每一点上RGB三种通道的值\n",
    "\n",
    "γ校正的基本原理：\n",
    "人眼感知到的图片与原始图片是不同的，人眼感知的往往更亮一些。γ校正即把传感器感知到的图片还原到人眼习惯的状态，更形象地显示出来\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
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